اکسپرس 24
کتاب آموزش تخصصی یادگیری تقویتی چندعامله برای متخصصان بازاریابی بازی

کتاب آموزش تخصصی یادگیری تقویتی چندعامله برای متخصصان بازاریابی بازی

تگ‌ها: RL استراتژی بازاریابی بازاریابی بازی بازی‌های ویدئویی مارل متخصصان بازاریابی مدیریت ارتباط با مشتری هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش تخصصی یادگیری تقویتی چندعامله برای متخصصان بازاریابی بازی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات بازاریابی در صنعت بازی‌های ویدئویی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های مارکوف و فرایندهای تصمیم‌گیری
  • 4. تابع ارزش و معادله بلمن
  • 5. روش‌های مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 6. روش‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 7. جستجوی مونت‌کارلو
  • 8. تفریق زمانی (Temporal Difference)
  • 9. الگوریتم SARSA
  • 10. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 13. تابع تقریب و انتخاب ویژگی
  • 14. اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 15. استراتژی‌های اکتشاف: اپسیلون-گریدی و سافت‌مکس
  • 16. مدیریت حافظه تجربی (Experience Replay)
  • 17. استفاده از هدف‌های ثابت (Target Networks)
  • 18. تکنیک‌های بهبود پایداری یادگیری
  • 19. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 20. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 21. بازی‌های مجموع صفر و غیر صفر
  • 22. استراتژی‌های تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 23. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله هماهنگ
  • 24. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله رقابتی
  • 25. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 26. مدل‌سازی تغییرات محیط
  • 27. انطباق با تغییرات ناگهانی
  • 28. یادگیری تقویتی انتقال (Transfer Reinforcement Learning)
  • 29. استفاده از دانش یادگرفته‌شده در وظایف جدید
  • 30. بهینه‌سازی هایپرمترها (Hyperparameter Optimization)
  • 31. جستجوی تصادفی و الگوریتم‌های ژنتیک
  • 32. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 33. تجزیه وظایف پیچیده به زیروظایف ساده‌تر
  • 34. طراحی پاداش‌های مناسب
  • 35. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌ها
  • 36. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 37. تجزیه و تحلیل نتایج
  • 38. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 39. استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده قبلی
  • 40. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 41. اجتناب از اقدامات خطرناک
  • 42. یادگیری تقویتی با قیود (Constrained Reinforcement Learning)
  • 43. بهینه‌سازی با در نظر گرفتن محدودیت‌ها
  • 44. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی برای یادگیری تقویتی
  • 45. استفاده از ترانسفورمرها در یادگیری تقویتی
  • 46. یادگیری تقویتی متا (Meta Reinforcement Learning)
  • 47. یادگیری نحوه یادگیری
  • 48. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Reward)
  • 49. تکنیک‌های شکل‌دهی پاداش (Reward Shaping)
  • 50. یادگیری تقویتی در بازی‌های ویدئویی
  • 51. کنترل شخصیت‌های غیرقابل بازی (NPC)
  • 52. بهینه‌سازی استراتژی‌های بازی
  • 53. یادگیری تقویتی در بازاریابی بازی
  • 54. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری پویا
  • 55. شخصی‌سازی تجربه کاربری
  • 56. پیش‌بینی رفتار بازیکن
  • 57. بهینه‌سازی تبلیغات درون‌بازی
  • 58. توصیه‌گرهای محتوای بازی
  • 59. مدیریت منابع بازی
  • 60. تحلیل رفتار بازیکن و شناسایی الگوها
  • 61. یادگیری تقویتی و مدل‌سازی بازیکن
  • 62. سیستم‌های پاداش و وفاداری
  • 63. تکنیک‌های افزایش تعامل بازیکن
  • 64. بهبود حفظ بازیکن (Player Retention)
  • 65. پیش‌بینی ترک بازی (Churn Prediction)
  • 66. بهینه‌سازی طراحی مراحل بازی
  • 67. یادگیری تقویتی و تست A/B
  • 68. بهینه‌سازی تبلیغات بازی
  • 69. تحلیل اقتصادی بازی
  • 70. مدل‌سازی ارزش طول عمر مشتری (CLTV)
  • 71. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی بازگشت سرمایه
  • 72. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری یادگیری تقویتی
  • 73. یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Distributed Reinforcement Learning)
  • 74. استفاده از محاسبات ابری
  • 75. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری تقویتی در بازاریابی بازی
  • 76. مسائل اخلاقی در استفاده از یادگیری تقویتی
  • 77. آینده یادگیری تقویتی در بازاریابی بازی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.